Échantillonnage

échantillonnageIl s'agit d'une méthode statistique inférentielle couramment utilisée, qui consiste à extraire une partie des individus de la population cible (population ou population parente) comme échantillon (échantillon), à observer un ou plusieurs attributs de l'échantillon et à faire une estimation des caractéristiques quantitatives de la population avec une certaine fiabilité sur la base des données obtenues, afin de parvenir à une compréhension de la population.

Les principales étapes du processus d’échantillonnage :

• Définir la population (population parente).

• Déterminer la base d’échantillonnage.

• Déterminer la méthode d’échantillonnage.
• Déterminer la taille de l’échantillon.
• Mettre en œuvre le plan d’échantillonnage.
• Échantillonnage et collecte de données.
• Revoir le processus d’échantillonnage.

Méthodes d'échantillonnage courantes

1) Échantillonnage aléatoire simple, également appelé échantillonnage aléatoire pur.

Sélectionnez aléatoirement n unités parmi le total N unités comme échantillon, de sorte que chaque échantillon de taille ait la même probabilité d'être sélectionné.

Les caractéristiques sont les suivantes : chaque unité d’échantillon a une probabilité égale d’être sélectionnée, chaque unité de l’échantillon est complètement indépendante et il n’y a pas de corrélation ou d’exclusivité définie entre elles. L’échantillonnage aléatoire simple est la base de toutes les autres formes d’échantillonnage. Cette méthode n’est généralement utilisée que lorsque les différences entre les unités de population sont faibles et que le nombre est petit.

2) Échantillonnage systématique, également appelé échantillonnage équidistant.

Organisez toutes les unités de la population dans un certain ordre, sélectionnez au hasard une unité dans la plage spécifiée comme unité initiale, puis déterminez d'autres unités d'échantillonnage selon des règles prédéfinies. Tout d’abord, sélectionnez au hasard un nombre r compris entre 1 et k comme unité initiale, puis sélectionnez des unités telles que r+k, r+2k, etc. Cette méthode est facile à utiliser et peut améliorer la précision de l’estimation.

3) Échantillonnage stratifié.

Les unités d'échantillonnage sont divisées en différentes couches selon certaines caractéristiques ou règles, puis les échantillons sont tirés indépendamment et aléatoirement de différentes couches. Cela garantit que la structure de l’échantillon est proche de celle de la population, améliorant ainsi la précision de l’estimation.

4) Échantillonnage en grappes.

Combinez plusieurs unités de la population en groupes, sélectionnez directement les groupes lors de l'échantillonnage, puis effectuez des enquêtes sur toutes les unités des groupes sélectionnés. Lors de l'échantillonnage, seule la base d'échantillonnage du groupe est nécessaire, ce qui peut simplifier la charge de travail. L’inconvénient est que la précision de l’estimation est faible.

Références

【1】https://zh.wikipedia.org/wiki/sampling